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solvers/slide_solver.py

@@ -4,7 +4,7 @@
 三种求解方法 (按优先级):
 1. 模板匹配: 背景图 + 模板图 → Canny → matchTemplate
 2. 边缘检测: 单图 Canny → findContours → 筛选方形轮廓
-3. CNN 兜底: ONNX 推理 → sigmoid → x 百分比 → 像素
+3. CNN 兜底: ONNX 推理 → sigmoid → 缺口中心 x 百分比 → 像素
 
 OpenCV 延迟导入，未安装时退化到 CNN only。
 """
@@ -60,6 +60,7 @@ class SlideSolver(BaseSolver):
 
         Returns:
             {"gap_x": int, "gap_x_percent": float, "confidence": float, "method": str}
+            其中 gap_x 统一表示缺口中心点的 x 坐标。
         """
         bg = self._load_image(bg_image)
 
@@ -168,12 +169,11 @@ class SlideSolver(BaseSolver):
         arr = arr[np.newaxis, np.newaxis, :, :]  # (1, 1, H, W)
 
         outputs = self._onnx_session.run(None, {"input": arr})
-        percent = float(outputs[0][0][0])
-
-        gap_x = int(percent * orig_w)
+        center_ratio = float(outputs[0][0][0])
+        gap_x = int(center_ratio * orig_w)
         return {
             "gap_x": gap_x,
-            "gap_x_percent": percent,
+            "gap_x_percent": center_ratio,
             "confidence": 0.5,  # CNN 无置信度
             "method": "cnn",
         }